<\/p>\n
Molti test statistici (come l’ ANOVA unidirezionale<\/a> o l’ANOVA bidirezionale<\/a> ) presuppongono che la varianza tra pi\u00f9 gruppi sia uguale.<\/span><\/p>\n Un modo per verificare formalmente questa ipotesi \u00e8 utilizzare il test di Levene<\/strong> , che verifica se la varianza tra due o pi\u00f9 gruppi \u00e8 uguale o meno.<\/span><\/p>\n Questo test si basa sulle seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Ipotesi nulla (H 0<\/sub> )<\/strong> : La varianza tra i gruppi \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n Ipotesi alternativa ( HA<\/sub> )<\/strong> : la varianza tra i gruppi non \u00e8<\/em> uguale.<\/span><\/p>\n Se il valore p del test \u00e8 inferiore al livello di significativit\u00e0 scelto, possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla e concludere che abbiamo prove sufficienti per affermare che la varianza tra i gruppi non \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n Per eseguire il test Levene in R, possiamo utilizzare la funzione leveneTest()<\/strong> della libreria auto<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n leveneTest (variabile di risposta ~ variabile di gruppo, dati = dati)<\/span><\/p>\n Ad esempio, considera il seguente frame di dati che mostra quanto peso le persone hanno perso con tre diversi programmi di perdita di peso:<\/span><\/p>\n Per verificare se la varianza della perdita di peso \u00e8 uguale tra questi tre programmi, possiamo utilizzare la funzione leveneTest()<\/strong> e utilizzare 0,05 come livello di significativit\u00e0:<\/span><\/p>\n Il valore p del test \u00e8 0,01862<\/strong> , che \u00e8 inferiore al nostro livello di significativit\u00e0 di 0,05.<\/span><\/p>\n Pertanto, rifiutiamo l\u2019ipotesi nulla e concludiamo che la varianza tra i tre gruppi non<\/em> \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n Eseguendo il test di Levene, sappiamo che le varianze tra i tre gruppi non sono uguali.<\/span><\/p>\n Oltre a eseguire questo test, possiamo creare box plot che mostrano la distribuzione della perdita di peso per ciascuno dei tre gruppi in modo da poter comprendere visivamente perch\u00e9 il test di Levene ha rifiutato l’ipotesi nulla di uguaglianza delle varianze.<\/span><\/p>\n Possiamo vedere che la varianza nella perdita di peso \u00e8 significativamente pi\u00f9 elevata per i partecipanti al programma C rispetto agli altri due programmi.<\/span><\/p>\n \u00c8 quindi logico che il test di Levene rifiuti l’ipotesi nulla che le varianze siano uguali tra i tre gruppi.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire il test Levene in diversi software statistici:<\/span><\/p>\n Come eseguire il test Levene in Excel<\/a> Molti test statistici (come l’ ANOVA unidirezionale o l’ANOVA bidirezionale ) presuppongono che la varianza tra pi\u00f9 gruppi sia uguale. Un modo per verificare formalmente questa ipotesi \u00e8 utilizzare il test di Levene , che verifica se la varianza tra due o pi\u00f9 gruppi \u00e8 uguale o meno. Questo test si basa sulle seguenti ipotesi: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Come eseguire il test di Levene in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (0)\n\n#create data frame\n<\/span>data <- data. frame<\/span> (program = rep(c(\"A\", \"B\", \"C\"), each = 30<\/span> ),\n weight_loss = c(runif(30, 0, 3),\n runif(30, 0, 5),\n runif(30, 1, 7)))\n\n#view first six rows of data frame\n<\/span>head(data)\n\n# program weight_loss\n#1 A 2.6900916\n#2 A 0.7965260\n#3 A 1.1163717\n#4 A 1.7185601\n#5 A 2.7246234\n#6 A 0.6050458<\/strong><\/pre>\n #load car package\n<\/span>library<\/span> (car)\n\n#conduct Levene's Test for equality of variances\n<\/span>leveneTest(weight_loss ~ program, data = data)\n\n#Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)\n# Df F value Pr(>F) \n#group 2 4.1716 0.01862 *\n#87 \n#---\n#Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1<\/strong><\/pre>\n Visualizzare le differenze nelle varianze<\/strong><\/span><\/h3>\n
boxplot(weight_loss ~ program,\n data = data,\n main = \"Weight Loss Distribution by Program\",\n xlab = \"Program\",\n ylab = \"Weight Loss\",\n col = \"steelblue\",\n border = \"black\")<\/strong><\/pre>\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire il test Levene in Python<\/a>
Come eseguire il test Levene in SPSS<\/a>
Come eseguire il test Levene a Stata<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"